1. AI = 인공지능 = 인간이 만들어낸 지능
- 지능 : 일련의 지적 작업을 할 수 있는 능력. ex) 땅에 떨어진 지폐를 주었는데 그 지폐가 위조인지 아닌지 확인하는 능력
2. 머신러닝이란?
제빵사는 밀가루 반죽을 오븐에 넣어서 빵으로 만든다. 제빵사가 직접 빵을 만드는 것이 아니고, 오븐이 만든다.
마찬가지로 머신러닝은 인공지능을 만드는 하나의 기법으로서 데이터를 이용하여 기계를 학습 시켜서 인공지능을 만든다.
("기계가 학습한다. " 의 의미: 기계가 스스로 프로그램을 만든다.)
** 머신러닝과 프로그램을 만드는 전통적 방식의 차이점
프로그램을 만드는 전통적 방식의 예시
만약에 데이터 x2를 하는 프로그램을 만들고자 했을 때, 개발자가 데이터를 입력받으면 거기에 곱하기 2를 하는 프로그램과 데이터 (2,4,6,8,10)을 기계에 넣는다. 그러면 기계는 프로그램을 실행하여 결과값인 4,8,12,16,20을 반환한다.
머신러닝의 예시
곱하기 2를 하는 프로그램을 만들고자 할 때 사용자가 기계에 데이터 (2,4,6,8,10)과 그 결과값 (4,8,12,16,20)을 넣는다. 기계가 데이터에서 어떻게 그 결과가 나올 수 있는지 학습하여 입력에 맞게 결과를 반환하는 프로그램을 만든다.
3. Deep Learning / Machine Learing / AI 의 관계
딥러닝이 곧 인공지능이다? NO!
인공지능을 만드는 기법 중 대표적인 것이 머신러닝이고,
이 머신러닝의 원리를 따르는 수많은 기법/알고리즘 중 하나가 딥러닝이다.
따라서 딥러닝은 인공지능을 만드는 기법 중 하나일 뿐이다.
4. 다음 시간에 할 것
머신러닝의 원리를 따르는 기법들을 구분할 것이다.
머신러닝은 위에서 살펴본 바와 같이 데이터와 데이터 결과값을 이용해 기계를 학습시켜서 프로그램을 반환하는 기법이다.
머신러닝은 기계를 학습시키는 방법에 따라 3가지로 구분된다.
각각 지도학습, 비지도학습, 강화학습이다.
